Information access and systematic reviews: A discussion
Notice bibliographique
Résumé
Systematic reviews are prevalent across various healthcare disciplines, yet they remain one of the least engaged methodologies in nursing. Increasingly, massive amounts of healthcare studies and information are published in various mediums, which may made it difficult for nurses to keep up with primary research evidence. The purpose of this discussion paper is to present a methodology that can be used to search for relevant materials, sort through large volumes of information, and make decisions regarding possible study selection for review. The intention of this paper is to describe the process involved in mapping out what is known from the existing literature about a specific area of interest, as well as the strategies used to delimit the number and type of materials to be included in a systematic review. An overview of the process of identifying relevant materials to include in a review is presented. Specifically, determining inclusion and exclusion criteria, search strategies, and selecting studies for inclusion in a systematic review are discussed. A case study of an existing systematic review that evaluated interventions for reducing the number of hospital readmissions following heart failure is used to guide this discussion.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,421 | 0,567 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,012 |
| Bibliométrie | 0,031 | 0,037 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,026 |
| Communication savante | 0,038 | 0,085 |
| Science ouverte | 0,010 | 0,027 |
| Intégrité de la recherche | 0,046 | 0,029 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,025 | 0,004 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».